序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統(tǒng)計學(xué)變量的定義范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

 

統(tǒng)計學(xué)是一門基于試驗數(shù)據(jù)的搜集、整理，對研究目標(biāo)的統(tǒng)計性質(zhì)進行分析和推斷的學(xué)科，更是一門綜合運用數(shù)學(xué)科學(xué)、計算機科學(xué)、信息學(xué)等工具學(xué)科、并與自然科學(xué)、社會科學(xué)相結(jié)合的多學(xué)科相交叉的邊緣學(xué)科。在我國，早期的統(tǒng)計學(xué)設(shè)置比較狹隘，多作為數(shù)學(xué)學(xué)科的概率統(tǒng)計和經(jīng)濟學(xué)科的經(jīng)濟統(tǒng)計等子學(xué)科。直到 1998年，國家教育部設(shè)立了統(tǒng)計學(xué)專業(yè)[1]，2011年頒布的《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄》更把統(tǒng)計學(xué)提升為一級學(xué)科!由此可見，統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)地位及其重要性得到了廣泛的認(rèn)可。

 

與之相反，關(guān)于統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)的研究還處于起步階段。相比于其他大類專業(yè)的教學(xué)研究，關(guān)于統(tǒng)計專業(yè)教學(xué)的教學(xué)語言設(shè)計的研究還未得到深入發(fā)展。

 

教學(xué)語言是一類廣義的語言，是教學(xué)者與教學(xué)對象的多種感官的交流;同時，也是一種人文文化的載體，是一種民族文化的展示。教學(xué)語言的設(shè)計，就是通過調(diào)動教學(xué)對象的聽覺、視覺、感覺等多方面來實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)。

 

統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的教學(xué)語言主要包括：口語語言、文字語言、符號語言、圖表語言和肢體語言，本文將從上述五個方面對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的教學(xué)語言設(shè)計展開討論與研究。

 

一、充分運用口語語言闡述教學(xué)內(nèi)容

 

口語語言，是教學(xué)內(nèi)容闡述的主要載體之一，是師生之間思想、情感交流的主要工具。由于統(tǒng)計學(xué)是與自然科學(xué)、社會科學(xué)相結(jié)合的多學(xué)科相交叉的邊緣學(xué)科，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)的口語語言與一般教學(xué)的口語語言既有聯(lián)系，又有區(qū)別，主要具有以下特點：

 

1.對于基礎(chǔ)理論的教學(xué)，口語語言要準(zhǔn)確、規(guī)范

 

由于統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)理論主要是基于各種模型，通過邏輯推導(dǎo)來進行分析和推斷，并以高等數(shù)學(xué)形式來描述，因此相關(guān)教學(xué)的口語語言應(yīng)以標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)口語語言來準(zhǔn)確、規(guī)范地闡述相應(yīng)的數(shù)學(xué)理論，特別要注意相應(yīng)的模型理論的提出和邏輯關(guān)系的表述、推導(dǎo)等，依此來幫助學(xué)生準(zhǔn)確地理解、把握統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)理論; 同時，對復(fù)雜的邏輯關(guān)系及符號含義，要做出準(zhǔn)確的表述，幫助學(xué)生在有限的課堂教學(xué)時間內(nèi)了解、體會相應(yīng)的含義，并能進行熟練、獨立的運用。

 

2.對于后續(xù)課程的具體教學(xué)內(nèi)容，口語語言要親切、生動

 

在針對特定的知識點的教學(xué)過程中，教師要通過口語設(shè)計，把抽象的數(shù)學(xué)理論轉(zhuǎn)換為具體的形象感覺，并結(jié)合適當(dāng)?shù)默F(xiàn)實案例加以說明。特別是抽象的概念，比如隨機過程中“下鞅”、“上鞅”、“鞅”以及“遍歷性”等概念，要努力避免平鋪直敘、照本宣科地進行授課，而是把該概念與日常實例相結(jié)合。

 

該定理是其后重要結(jié)論的基礎(chǔ)，具有重要意義，但其證明太過數(shù)學(xué)化，因此在課堂教學(xué)中，并不進行證明，而采用簡明的語言來進行說明。對第一個不等式，可以強調(diào)為“在每個樣本點上，取所有隨機變量的最小值，做成一個新的隨機變量，它的均值不會大于所有隨機變量先做平均再取最小的那個值”，即“最小值的期望，小于等于期望的最小值”;從而整個定理敘述為“最小值的期望，小于等于期望的最小值，小于等于期望的最大值，小于等于最大值的期望”。

 

由此可見，在課堂教學(xué)過程中，通過語言設(shè)計來調(diào)動學(xué)生的積極性，再結(jié)合語音、語調(diào)、語速等變化來突出重點、強調(diào)難點、控制教學(xué)節(jié)奏，可以讓學(xué)生更好地理解具體教學(xué)內(nèi)容。

 

二、準(zhǔn)確運用文字語言刻畫基本內(nèi)容

 

文字語言，是教學(xué)內(nèi)容可視化的主要載體之一，是學(xué)生明確認(rèn)知教學(xué)內(nèi)容的主要途徑。統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)的文字語言的“準(zhǔn)確性”，應(yīng)具有如下特點：

 

1.對于基礎(chǔ)理論的教學(xué)，注重文字語言的“數(shù)學(xué)性”

 

由于統(tǒng)計學(xué)是以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的，因此，文字語言要符合數(shù)學(xué)描述的一般要求;同時，也要注重結(jié)合教學(xué)目的，進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整來強調(diào)重點。

 

比如，統(tǒng)計量的定義：“設(shè)x1，x2，…，xn為取自某總體的樣本，若樣本函數(shù)T=Tx1，x2，…，xn中不含有任何未知參數(shù)，則稱T為統(tǒng)計量”。在該定義中，應(yīng)當(dāng)注意三個非常重要的細(xì)節(jié)：“x1，x2，…，xn”、“任何”和“未知”。如果在教學(xué)過程中，不強調(diào)這幾個細(xì)節(jié)，就可能忽略了小標(biāo)“n”這個已知參數(shù)，從而產(chǎn)生對統(tǒng)計量概念的混淆，影響對統(tǒng)計量“樣本均值”的認(rèn)識。

 

2.對于后續(xù)課程的案例教學(xué)，強調(diào)文字語言的“概括性”

 

統(tǒng)計學(xué)處理的是實際的、非數(shù)學(xué)的對象，特別是一些來自社會經(jīng)濟活動的、真實物理環(huán)境的或現(xiàn)實遺傳學(xué)科的具體實例。此時的文字語言，不僅要具有抽象性，拋棄不必要、不相關(guān)的、過多的背景描述，還要樸實易懂，最大限度地概括試驗的理論背景、數(shù)據(jù)的研究意義。其意義在于，既利于學(xué)生理解研究的問題，明確研究的目標(biāo)，同時也為學(xué)生的思考留出相應(yīng)的空間。

 

三、簡明地運用符號語言，壓縮復(fù)雜意義

 

符號，是一些基本概念、基本性質(zhì)、運算法則的縮寫;符號語言，就是利用基本符號，以簡單、明確和形式化的方式來簡化復(fù)雜關(guān)系及大量文字性描述。在形式上，符號語言可以簡化計算和推理過程，明確其中的邏輯過程，展現(xiàn)其抽象性;在意義上，通過結(jié)合具體試驗背景，符號語言精練了相關(guān)信息的描述，體現(xiàn)其簡潔性。由此可見，符號語言對相應(yīng)學(xué)科的發(fā)展、傳播和普及都有重要的推動作用。

 

對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)而言，其基礎(chǔ)理論部分的符號語言基本與高等數(shù)學(xué)的符號語言是相似的，因此，在教學(xué)過程中，教師要有意識地訓(xùn)練學(xué)生對符號的靈活運用，并提及相應(yīng)符號的意義。

 

對統(tǒng)計專業(yè)低年級學(xué)生，教師要通過符號語言的設(shè)計，消除學(xué)生對符號的陌生感，使學(xué)生牢固地掌握各類符號的意義，熟練地運用各類符號描述相對復(fù)雜的含義，并將復(fù)雜的文字性描述利用符號來進行簡化描述，進而培養(yǎng)學(xué)生利用符號語言來壓縮復(fù)雜意義的能力。

 

例如，在概率統(tǒng)計中，隨機變量的期望EX是一個重要概念，通過不同的角度可以得到不同形式的符號描述。在符號語言下，概率空間記為Ω，F(xiàn)，P，隨機變量記為X，對應(yīng)的密度函數(shù)和分布函數(shù)分別記為px和Fx，從而隨機變量的數(shù)學(xué)期望EX有如下表述記為

 

其中，EX是數(shù)學(xué)期望(expectation)的符號，第一個等式為實空間R中的數(shù)學(xué)期望描述，這是一般概率論中的結(jié)論;第二個等式為實空間中的一般隨機變量的數(shù)學(xué)期望表達式;第三個等式則為在概率空間Ω，F(xiàn)，P中的描述形式，是Riemann-Stieltjes積分，這是在隨機分析范圍下常用的描述方式。因此，在教學(xué)過程中，教師應(yīng)強調(diào)上述關(guān)系式的意義及使用范圍。

 

再如Lindeberg-Levy中心極限定理：設(shè){Xi}∞i=1是相互獨立、同分布的隨機變量序列，且EXi=μ，VarXi=σ2& gt;0都存在;若記Y*n = X1 + X2 + 上述定理中的符號沿襲了高等數(shù)學(xué)的符號方式，同時，將σn改寫為nσ2，其目的在于強調(diào)正態(tài)分布關(guān)于參數(shù)μ和σ2的依賴關(guān)系。強調(diào)這種依賴關(guān)系，有利于學(xué)生對正態(tài)分布的掌握，進一步明確隨機變量與其特征參數(shù)的關(guān)系，也為后續(xù)其他重要分布和統(tǒng)計量的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。

 

對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)高年級的學(xué)生，教師要注意引導(dǎo)學(xué)生基于基本符號，在特定的實際問題中，創(chuàng)造性地定義一些新符號，并賦予明確的含義，從而把特定問題進行符號化描述，簡化統(tǒng)計分析、推斷過程。這里需要注意的是，所定義的新符號首先要遵循一般的符號原理與意義，不只是符號的數(shù)學(xué)意義，還有在特定問題下的符號意義;其次，滿足問題分析的需要，充分利用特有名詞的縮寫、符號的上、下標(biāo)等。

 

比如，在回歸分析中，基于多變量的多項式回歸模型中，因變量y關(guān)于自變量x1，x2的二元二次回歸模型為：y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + β11 x21 + β22 x22 + β12 x1 x2 + ε。在該表達式中，β的小標(biāo)1、2分別代表與變量x1，x2有關(guān)，而重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)則表征了相應(yīng)變量的階數(shù)。因此，建議在教學(xué)過程中，對該類下表可以進行改進，比如將β12改記為β1，2，即下標(biāo)中的“12”改為“1，2”，通過添加“，”進一步明晰變量的交互關(guān)系。

 

四、合理運用圖表語言，明晰基本關(guān)系

 

圖表語言，是利用圖像、表格等直觀的形象來描述復(fù)雜的概念、關(guān)系以及抽象數(shù)據(jù)所具有的含義。與符號語言的簡潔和抽象相比，圖表語言更具形象、直觀的特性，能記錄數(shù)量變化趨勢、表達變量之間的關(guān)系以及展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系，因此，在統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)中，圖表語言具有非常重要的意義與作用。

 

1.數(shù)據(jù)圖表，記錄數(shù)量變化趨勢

 

數(shù)據(jù)圖表，主要是對試驗結(jié)果所獲得的數(shù)據(jù)的形象表達，比如某地區(qū)的生產(chǎn)總值、居民消費額、空氣中污染物含量等具體數(shù)據(jù)的excel表格或柱狀圖，以及對抽象數(shù)據(jù)處理之后所形成的頻數(shù)直方圖、頻率直方圖、盒子圖等。依據(jù)不同的目的，選用不同的數(shù)據(jù)圖表來說明進行統(tǒng)計分析的依據(jù)，并掌握進行統(tǒng)計推斷的方向。

 

2.分析圖表，表達變量之間的關(guān)系

 

分析圖表，主要是指基于概率論與統(tǒng)計分析所得到的分析結(jié)論的圖表，目的在于展示分析結(jié)論，進而解釋變量關(guān)系。主要包括：(1)教材所附的典型分布的分布表，如正態(tài)分布表、F分布表、t分布表等;(2)數(shù)據(jù)分析表，如回歸分析中所得到的Model Summery、ANVOA、Coefficients等;(3)結(jié)論預(yù)測表，如變量擬合圖、時間序列分析表等。

 

3.關(guān)系圖表，展現(xiàn)概念之間的相關(guān)關(guān)系

 

關(guān)系圖表，主要是指為了那些抽象描述多個概念之間的相關(guān)關(guān)系，是對各種概念、方法、思想等的總體描述。從大的角度上講，借助于關(guān)系圖表，學(xué)生對統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展、不同統(tǒng)計思想與方法間的異同等方面，會形成整體認(rèn)識，常見于導(dǎo)論一類課程。從小的角度上講，通過建立關(guān)系圖表，學(xué)生可以進一步區(qū)分具體的概念，深化知識點的理解和運用。

 

五、巧妙運用肢體語言，深化教學(xué)效果

 

肢體語言，主要是指教師在教學(xué)過程中通過動作、姿勢、表情等肢體的動作和變化來傳達教學(xué)內(nèi)容、實現(xiàn)教學(xué)目的的行為。首先，肢體語言具有形象、生動、操作性強;其次，易于學(xué)生的模仿與體會，以形成對抽象概念的形象認(rèn)識;再次，可以很好地控制教學(xué)進程，如加速新課程的引入、教學(xué)內(nèi)容的轉(zhuǎn)換等。同時，可以活躍課堂氣氛，調(diào)動學(xué)生的積極性，傳遞教師對學(xué)生的關(guān)懷。

 

總之，教學(xué)設(shè)計是指為實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，教師依據(jù)學(xué)習(xí)原理和教學(xué)理論，對各個環(huán)節(jié)進行具體計劃，進而形成完整、有效的教學(xué)方案的過程。為了充分、有效地利用課堂教學(xué)，教師應(yīng)該運用多種方法和技巧來實現(xiàn)與學(xué)生的交流。因此，教學(xué)語言的設(shè)計就顯得更為重要。通過不斷地研究與實踐，教師的教學(xué)語言設(shè)計能力將會得以豐富和提高，取得事半功倍的效果。

 

隨著社會的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的到來，統(tǒng)計思想與技術(shù)日益受到重視，統(tǒng)計人才更是供不應(yīng)求。為更好地培養(yǎng)社會所需的專業(yè)技術(shù)人才，作為統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的教師，在日常的教學(xué)過程中，應(yīng)該深刻地考慮教學(xué)語言的設(shè)計，從而更好地實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，努力做到知識、技術(shù)、思想的傳播，也做到人文關(guān)懷的傳承，培養(yǎng)出一批具有社會責(zé)任感的專業(yè)人才。

篇(2)

關(guān)鍵詞：生物統(tǒng)計學(xué);SPSS;考核方式;改革

中圖分類號：G642.0 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）18-0247-02

生物統(tǒng)計學(xué)是數(shù)理統(tǒng)計方法在生物科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，它主要是研究數(shù)據(jù)資料的收集、整理、分析和解釋的科學(xué)[1]。生物統(tǒng)計學(xué)是我院動物科學(xué)、動物醫(yī)學(xué)、動物藥學(xué)、動植物檢疫、水產(chǎn)飼草等專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課，由于該課程理論抽象、公式繁多、內(nèi)容枯燥，是學(xué)生們普遍認(rèn)為難學(xué)的一門課程[2]。實驗教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際，提高創(chuàng)新意識和實踐能力的重要環(huán)節(jié)。在生物統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)工作中充分認(rèn)識并落實實驗教學(xué)的地位，對于培養(yǎng)學(xué)生運用數(shù)理統(tǒng)計方法解決生物學(xué)領(lǐng)域問題的能力、增強創(chuàng)新意識、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量有著重要的作用[3]。可見實驗教學(xué)在生物統(tǒng)計學(xué)中占有重要地位，因此我們應(yīng)該注重實驗教學(xué)環(huán)節(jié)并對其適時改革。

一、SPSS在生物統(tǒng)計學(xué)上機實驗中的應(yīng)用

目前，在生物統(tǒng)計學(xué)上機實驗課中，可選用的軟件有Excel、SPSS、SAS、Oringin和R軟件等[4-7]。其中SPSS為專業(yè)統(tǒng)計軟件，其統(tǒng)計分析功能較強，是復(fù)雜、大型統(tǒng)計分析中的常用工具[8]。SPSS即社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包是世界著名的統(tǒng)計分析軟件之一，“易學(xué)、易用、易普及”是SPSS軟件最大的競爭優(yōu)勢，也是廣大數(shù)據(jù)分析人員對其偏愛有加的主要原因。SPSS主要具有以下優(yōu)點：大量成熟的統(tǒng)計分析方法、完善的數(shù)據(jù)定義操作管理、開放的數(shù)據(jù)接口、靈活的統(tǒng)計表格和統(tǒng)計圖形。因此我們在實驗教學(xué)中首選SPSS軟件作為上機用統(tǒng)計軟件。由于SPSS軟件版本多，而且多為英文版，對于初學(xué)者來說中文版本更為適合，因此我們專門購買了SPSS17中文多國語言版本。

SPSS軟件運行時有多個窗口，各窗口有各自的作用，但是想快速入門，只需要熟悉兩個基本窗口即可，他們是數(shù)據(jù)編輯窗口（SPSS Data Editor）和結(jié)果輸出窗口（SPSS Viewer）。數(shù)據(jù)編輯窗口是SPSS的主要程序窗口（見圖1），其功能主要是定義SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、錄入數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的錄入一般分兩種方法：（1）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，新建數(shù)據(jù)，首先打開數(shù)據(jù)編輯窗口的左下方“變量視圖”，在里面定義需要錄入數(shù)據(jù)的變量名稱以及其他選項，如圖1中的“品種”、“血糖值”就是變量名，然后回到數(shù)據(jù)視圖，可以在定義好的變量下錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)。（2）在數(shù)據(jù)編輯窗口里，可以直接打開已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)，如“.cav、.xls、.dbf、.txt”等形式的數(shù)據(jù)資料。SPSS結(jié)果輸出窗口是SPSS的另一個主要窗口（見圖2），它的主要功能是顯示管理SPSS統(tǒng)計分析結(jié)果、報表及圖形。SPSS結(jié)果輸出窗口中顯示的結(jié)果等信息可以保存起來，以后需要時候可以再打開查看結(jié)果。

二、數(shù)顯互動系統(tǒng)在生物統(tǒng)計學(xué)上機實驗中的應(yīng)用

生物統(tǒng)計學(xué)的上機操作實驗環(huán)節(jié)可以提高學(xué)生的動手能力，還可以提高其解決實際問題的能力。但是對于從未接觸過SPSS統(tǒng)計軟件的初學(xué)者來說，只是口述SPSS統(tǒng)計軟件的各種操作是不夠的，學(xué)生不容易接受，而且會手忙腳亂。因此我們使用的是Motic第二代數(shù)碼顯微互動系統(tǒng)，該系統(tǒng)由教師主控單元、學(xué)生終端單元和鏈接教師和學(xué)生間的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)三部分組成。該系統(tǒng)的優(yōu)點在于可進行圖像的實時數(shù)字傳輸，實現(xiàn)師生雙向信息互動和文件傳送[8]。

生物統(tǒng)計學(xué)的整個上機實驗過程主要包括以下幾個環(huán)節(jié)：（1）老師演示：學(xué)生上機操作前老師要以例題的形式進行講解和操作，教師通過數(shù)碼互動系統(tǒng)在主控單元計算機屏幕進行數(shù)據(jù)分析操作，每名學(xué)生坐在自己的電腦前就可以從電腦上看到教師分析數(shù)據(jù)時的每一個操作動作，這樣可以使得學(xué)生很快就掌握了該次上機的詳細(xì)操作步驟。（2）學(xué)生操作：學(xué)生針對本次實驗內(nèi)容自己上機運用SPSS軟件進行相應(yīng)的統(tǒng)計分析，在這個環(huán)節(jié)里如果學(xué)生遇到不會操作的地方，可以舉手向老師請教，在老師的指導(dǎo)下能夠順利完成實驗內(nèi)容。（3）寫電子版實驗報告：只用SPSS分析完數(shù)據(jù)還不夠，還要會分析最終結(jié)論（即統(tǒng)計推斷）。因此學(xué)生要把實驗的主要結(jié)果（圖、表等）和最終結(jié)論填寫到實驗報告中。最終以Word的形式通過Email發(fā)送給老師。

三、生物統(tǒng)計學(xué)上機考核方式的改革

考核方式的改革是生物統(tǒng)計學(xué)實驗教學(xué)改革的重要組成部分。合理的考核評價體系，對于客觀、全面評價學(xué)生的學(xué)業(yè)水平和引導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)方向上發(fā)揮著重要作用，能夠達到調(diào)動學(xué)生積極性，提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率的目的[3]。以往的上機考核多以上機實踐總結(jié)和考勤作為評分標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)生在寫上機實踐總結(jié)時往往存在抄襲，而且文筆好的學(xué)生寫的總結(jié)內(nèi)容豐富全面，可能得了高分，這樣對于學(xué)生的動手能力和水平難以準(zhǔn)確地給予評價。因為我們針對上機考核方式進行了一些改革。在上機考核中增加了電子實驗報告和上機考試這兩部分。電子實驗報告是每次實驗課上當(dāng)堂完成實驗操作結(jié)果那部分，既可以作為檢驗學(xué)生對每節(jié)實驗課是否掌握的依據(jù)，還可以提高學(xué)生的電腦運動能力（Word）。上機考試主要是針對整個上機實驗內(nèi)容進行抽樣考試，我們事先出各種類型的試卷，針對不同的班級隨機抽取一個類型的試卷進行上機考試，因為班級多，而計算機機房的電腦有限，只能采用各個班級輪流上機考試。為了杜絕了不同班級考題一樣及考題外漏等問題，我們分別出了A、B、C等多種類型試卷。最終，上機總分=考勤（10%）+電子實驗報告（20%）+上機考試（70%）。

四、結(jié)語

通過以上SPSS軟件的應(yīng)用、數(shù)顯互動系統(tǒng)的應(yīng)用以及多元化評定上機考核等方面的改革與實踐，使得學(xué)生對生物統(tǒng)計學(xué)的學(xué)習(xí)、理解、操作等情況能夠及時反饋給老師，老師可以根據(jù)情況不斷完善實驗教學(xué)方法和手段，從而提高實驗教學(xué)效果，同時增強了學(xué)生的動手能力和解決實際問題能力。學(xué)以致用是生物統(tǒng)計學(xué)最重要的特點之一，因此不僅要求學(xué)習(xí)者掌握知識，更要學(xué)會應(yīng)用知識[9]。尤其是在做本科生或研究生畢業(yè)論文的時候，學(xué)生應(yīng)該能夠獨立完成合理試驗的設(shè)計，運用SPSS統(tǒng)計軟件，針對不同數(shù)據(jù)進行分析，完成高質(zhì)量的畢業(yè)論文。

參考文獻：

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篇(3)

【摘要】 目的：通過幽門螺桿菌與胃癌癌前病變關(guān)系研究的資料，探討單獨二分類Logit模型中有序分類資料中的應(yīng)用。方法： 選擇293名患有輕度萎縮性胃炎的患者，對病變進展的影響因素分析分別采用累積比數(shù)Logit模型和單獨的二分類Logit模型，并對兩種模型的分析結(jié)果進行比較。結(jié)果：累積比數(shù)Logit模型分析結(jié)果顯示幽門螺桿菌感染對胃癌癌前病變的影響無統(tǒng)計學(xué)意義(OR=1.158，95%CI：0.986～2.464)，但得分檢驗發(fā)現(xiàn)幽門螺桿菌不滿足累積比數(shù)Logit模型的比例優(yōu)勢假定條件(χ2=24.100，P

【關(guān)鍵詞】 胃癌癌前病變; 幽門螺桿菌; 累積比數(shù)Logit模型; 單獨的二分類Logit模型

有序分類資料最常用的分析方法是累積比數(shù)Logit模型[1]，對多分類有序反應(yīng)資料，如果采用一般的二分類Logit模型，而不是累積比數(shù)Logit模型，只能獲得50%～70%的檢驗效能[2]，說明在處理有序分類數(shù)據(jù)方面，累積比數(shù)Logit模型要優(yōu)于二分類Logit模型。近幾年累積比數(shù)Logit模型在國內(nèi)應(yīng)用領(lǐng)域有所增多，但不少忽略了模型的使用條件，盲目套用，以致影響所得結(jié)論的可靠性。本研究通過累積比數(shù)Logit模型在實際數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說明了忽視模型應(yīng)用條件所產(chǎn)生的后果，并介紹了如何選擇恰當(dāng)?shù)姆治龇椒ā?/p>

1 資料與方法

1.1 資料來源

資料來源于1項茂名市某醫(yī)院的隊列研究數(shù)據(jù)，該研究選擇了360名輕度慢性萎縮性胃炎(CAG)患者，根據(jù)他們的幽門螺桿菌(Hp)感染情況分為陰性組和陽性組兩組人群，隨訪3年后重新進行病理學(xué)診斷，觀察他們的病變情況。

1.2 胃黏膜病理診斷

用胃內(nèi)窺鏡觀察胃黏膜病變，并在胃體大小彎、胃角、胃竇大小彎、前后壁各取胃黏膜活檢組織1塊。病理切片照全國胃、十二指腸活檢、病理診斷標(biāo)準(zhǔn)進行診斷。每個受檢對象以最嚴(yán)重病變?yōu)榈谝辉\斷。

1.2 統(tǒng)計分析方法

累積比數(shù)Logit模型的形式為[3]：Logit(P(Y≤k|X))=ln(P(Y≤k|x)1-P(Y≤k|x))=ak-pi=1βixi ，k=1，2，…，K-1。 (1)反應(yīng)變量Y為K個等級的有序變量，第k(k=1，2，…，K)類的概率分別為{π1，π2，…，πk}，且Kk=1πk=1 。影響因素xT=(x1，x2，…，xP)為解釋變量，xi(i=1，2，…，p)可以是連續(xù)變量、無序或有序分類變量。則該模型實際上是將K個等級人為地分成{1，…，k }和{k+1，…，K}兩類，在這兩類基礎(chǔ)上定義的Logit P表示屬于前k個等級的累積概率(P(Y≤k|x))與后K-k個等級的累積概率(1-P(Y≤k|x))的比數(shù)之對數(shù)。故該模型稱為累積比數(shù)模型，其應(yīng)用有一個基本的假定條件，即比例優(yōu)勢假定(proportional odds assumption)。這一條件要求自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點k無關(guān)，換句話說，無論從哪一點分類，對所有的累積logit，變量xk都有一個相同的βk估計。

單獨的二分類logit模型(separate binary logistic modes)主要是把反應(yīng)變量按照不同分割點合并為不同的二類，然后分別進行二分類的Logistic回歸分析[4]。本研究中的反應(yīng)變量為隨訪5年后的病變，分為輕度CAG、重度CAG、腸上皮化生(IM)、不典型增生(DYS)共4類，有3個分割點，故定義為3個二分類Logit：一是將IM、重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS}VS{IM，重度CAG，輕度CAG}，表示至少進展到DYS;二是將DYS和IM合并，重度CAG和輕度CAG合并，即{DYS，IM}VS{重度CAG，輕度CAG}，表示至少進展到IM;三是將DYS、IM和重度CAG合并，即{DYS，IM，重度CAG}VS{輕度CAG}，表示至少進展到重度CAG。然后以上述分類分別作3次二分類的logistic回歸分析。整個分析過程均由SAS 8.2(SAS Institute， Cary，N.C.)來完成[5]。

2 結(jié)果

經(jīng)3年隨訪后，共67人因各種原因失訪，293人具有可供分析的完整資料。其中，118人病變?nèi)詾檩p度CAG，91人進展為重度CAG，49人進展為IM，35人進展為DYS。具體進展情況見表1。

累積比數(shù)Logit模型分析結(jié)果表明(表2)，除性別因素外，其他因素對胃癌癌前病變的影響均無統(tǒng)計學(xué)意義。但從得分檢驗(score test)結(jié)果來看(表3)，Hp不滿足比例優(yōu)勢假定條件(χ2=24.100，P

為了核實結(jié)果的正確性，并充分利用該資料有序的特點，故采用單獨的二分類Logit模型進一步分析(表4)，可以看出，年齡、性別、吸煙、飲酒這四個變量在不同分割點的OR值相差不大，而Hp的OR值則差別很大。把DYS、IM和重度CAG合并為一類(即“至少進展為重度CAG”)時，Hp的影響有統(tǒng)計學(xué)意義(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)。而對“至少進展到DYS”和“至少進展到IM”的影響則無統(tǒng)計學(xué)意義。表4 單獨二分類Logit模型分析結(jié)果

3 討論

本次研究結(jié)果顯示，年齡、性別、吸煙、飲酒對胃癌癌前病變的進展無影響。在校正上述因素的影響后，Hp感染主要作用于胃癌癌前病變的早期階段，Hp陽性者至少進展到重度CAG的可能性是Hp陰性者的2.334倍(OR=2.334，95%CI：1.402～3.885)，而對進展到更高級的病變?nèi)鏘M、DYS，則Hp陽性與陰性并無差別。這與有學(xué)者提出的Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段的結(jié)論是一致的[6，7]。

累積比數(shù)Logit模型是分析有序分類資料最常用的方法，但其應(yīng)用需要滿足一定的條件，其中一個基本條件就是比例優(yōu)勢假定條件，即自變量的回歸系數(shù)應(yīng)與分割點k無關(guān)。對于一個自變量xk而言，不同累積比數(shù)發(fā)生比的回歸線相互平行，只是截距參數(shù)有所差別。以往有人認(rèn)為，累積比數(shù)Logit模型對這一條件并不敏感，但在實際中，這一條件不滿足往往容易導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，本研究即證明了這一點。Ralf也曾對這一問題進行了探討[8]，并指出，如果不滿足比例優(yōu)勢假定條件，最好采用單獨的二分類Logit模型進行分析，否則做出的結(jié)論往往給人以誤導(dǎo)甚至是毫無意義的。本研究發(fā)現(xiàn)資料不滿足比例優(yōu)勢假定條件，因此采用了簡單且易于理解的單獨的二分類Logit模型進一步分析。結(jié)果表明，盡管Hp對進展到更高級的病變(IM、DYS)無影響，但對至少進展到重度CAG的影響有統(tǒng)計學(xué)意義，即Hp主要作用于胃癌癌前病變的早期階段。如果忽略比例優(yōu)勢假定條件的檢驗，接受累積比數(shù)Logit模型的分析結(jié)果，便會得出相反的結(jié)論。

當(dāng)有序分類資料不滿足比例優(yōu)勢假定條件時，還有其它一些方法可供選擇[9]，如stereotype模型、偏比例優(yōu)勢模型(partial proportional odds models)等[10]。這些方法都是基于累積Logits計算的，因而可與單獨的二分類Logit模型直接比較，但其計算過程繁瑣，且結(jié)果的解釋不如單獨的二分類Logit模型易于理解。多項Logit模型(polytomous logits models)是基于廣義Logits計算的，其計算過程和結(jié)果解釋均與單獨的二分類Logit模型不同，因而二者不可直接比較，一般也不作為比例優(yōu)勢假定條件不滿足時的首選方法。

總之，對于有序分類資料的分析，應(yīng)先看其是否滿足模型的使用條件，如不滿足，最好換用其它更為合適的方法。本次研究一開始采用累積比數(shù)Logit模型分析，結(jié)果顯示Hp對胃癌癌前病變的影響無統(tǒng)計學(xué)意義，這實際上是由于Hp不滿足比例優(yōu)勢假定條件所致。在利用單獨的二分類Logit模型作進一步詳細(xì)分析后，則可以發(fā)現(xiàn)，Hp陽性者至少進展到重度CAG的危險顯著高于Hp陰性者。

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8 Ralf Bender，Ulrich Grouven.Ordinal Logistic Regression in Medical research.Journal of the Royal College of Physicians of London，1997，31：546～551.

篇(4)

經(jīng)管類專業(yè)一般都包含經(jīng)濟學(xué)、國民經(jīng)濟與貿(mào)易、工商管理、市場營銷、會計學(xué)、金融學(xué)等經(jīng)濟類為主的專業(yè)。獨立學(xué)院的培養(yǎng)目標(biāo)是應(yīng)用型本科人才，相對于一般本科院校的經(jīng)管類專業(yè)，獨立學(xué)院的經(jīng)管類專業(yè)沒有過多的理論研究，而是培養(yǎng)以市場就業(yè)技能為主的專業(yè)，通俗的說就是能夠在學(xué)生畢業(yè)后順利走向市場的專業(yè)，所以，作為經(jīng)管類專業(yè)比較重要的公共基礎(chǔ)課―《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》，也應(yīng)以培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用技能為主，但是在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，情況不容樂觀。本文就以東方科技學(xué)院為例，來談?wù)劷?jīng)管類專業(yè)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)改革。

二、概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學(xué)的現(xiàn)狀

概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程是一門承前啟后的課程，不同于高中所學(xué)的簡單概率，只需要排列組合的初等方法就能計算，大學(xué)中的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程是以微積分為基礎(chǔ)，需要重新定義概念與運算規(guī)則，而且，經(jīng)管類專業(yè)課程《統(tǒng)計學(xué)》又以《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》為基礎(chǔ)的，所以，概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學(xué)習(xí)與微積分的學(xué)習(xí)好壞有關(guān)，又決定了后續(xù)課程《統(tǒng)計學(xué)》的學(xué)習(xí)效果。在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，這樣重要的一門課程在學(xué)習(xí)效果上并不好，每年東方科技學(xué)院的期末考試不及格率僅次于高等數(shù)學(xué)的不及格率。很多學(xué)生也是怨聲載道，大吐苦水，不知道該如何學(xué)好這門課程，明明都盡力去學(xué)了就是學(xué)不會。作為每年都讓這門課程的一線教師，經(jīng)過多年的教學(xué)實踐發(fā)現(xiàn)主要存在以下幾個問題：

1、概念理解不到位。概率論數(shù)理統(tǒng)計的課程分兩部分：概率論以及數(shù)理統(tǒng)計。概率論是以微積分為基礎(chǔ)，通過分布函數(shù)來定義概率，一般包含概率的定義與性質(zhì)、分布函數(shù)、二元分布函數(shù)、數(shù)學(xué)期望與方差、大數(shù)定律與中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計一般包含：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析。從內(nèi)容上來看有點多，一般也不會全部講解，受到課時偏少的影響，教師在概念解釋上就講的偏少，主要還是以解題為主，但是概念沒有解釋清楚的后果就是學(xué)生根本無法理解隨機變量、分布函數(shù)、統(tǒng)計分布的內(nèi)涵是什么。盡管在課堂上一再強調(diào)隨機變量與高等數(shù)學(xué)的變量不一樣，隨機變量僅僅表示事件，不同的數(shù)字變量可以表示為相同的事件，分布函數(shù)是以隨機變量進行定義的，其含義就是隨機變量所定義事件的可能性-概率。但很多學(xué)生還是以高等數(shù)學(xué)的變量與函數(shù)來理解隨機變量與分布函數(shù)，特別是隨機變量函數(shù)的分布時候，就更無法理解，教師講的口干舌燥，學(xué)生聽的一臉茫然，那求知若渴卻又無法理解的眼神讓教師無可奈何，不得不再次重復(fù)講解。

2、微積分基礎(chǔ)不牢固。概率論與數(shù)理統(tǒng)計是以分布函數(shù)為主線串聯(lián)的，但是分布函數(shù)的問題就牽涉到高等數(shù)學(xué)的微積分知識，特別是二元分布函數(shù)需要用到二元微積分，這對很多學(xué)生是苦不堪言，原因就在于前修課程微積分沒有學(xué)好。由于高等數(shù)學(xué)的知識量大，課時又相對較少，獨立學(xué)院學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)本身就很薄弱，教師在講微積分知識時就盡量簡單化，二重積分的知識就變簡單很多，這就導(dǎo)致W生學(xué)習(xí)概率論的時候，再次面對二重積分就有天然的畏懼感，不熟悉的分布函數(shù)概念以及難懂的二重積分的計算，使得很多學(xué)生就放棄概率論的學(xué)習(xí)。對數(shù)理統(tǒng)計也是如此，數(shù)理統(tǒng)計的知識是以總體樣本為基礎(chǔ)，通過抽樣來估計總體參數(shù)并對總體參數(shù)進行檢驗的過程，而且，統(tǒng)計的規(guī)律就是隨著樣本的增大，總體就服從正態(tài)分布，就是通過一定的方法來估計正態(tài)總體的兩個參數(shù)并進行檢驗。這樣的知識點按理來說不難，但是學(xué)生的表現(xiàn)來看，不盡如人意。這反映出學(xué)生對新事物的接受能力不適應(yīng)，經(jīng)過高考對知識點反復(fù)強調(diào)講解的習(xí)慣，學(xué)生對大學(xué)課程沒有反復(fù)練習(xí)的行為不適應(yīng)，而且其他課程也多，又處于沒有人監(jiān)管的狀態(tài)，主觀上就放棄了對難點的探索精神。因為數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)不同于其它課程，除課堂教學(xué)外，還需要有一定的時間做預(yù)習(xí)預(yù)備與復(fù)習(xí)鞏固的。

3、不注重實踐操作。概率論與數(shù)理統(tǒng)計的學(xué)習(xí)只是講解一些基本的概率統(tǒng)計原理，理論上不需要過多詳細(xì)講解，而應(yīng)該把重點放在學(xué)生的實踐操作能力上。特別是數(shù)理統(tǒng)計方面的知識點如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析等這些知識，讓學(xué)生指導(dǎo)基本的原理即可，學(xué)會在實際中會用到這些知識才是重中之重，理論與實踐的結(jié)合，才會更直觀的讓學(xué)生明白理論的意義所在。經(jīng)管類學(xué)生所需的統(tǒng)計知識在以后要用到的地方挺多的，工作上一些簡單的excel表格就是有求和求平均，如果考上經(jīng)管類研究生，那么學(xué)術(shù)上還需要學(xué)習(xí)《計量經(jīng)濟學(xué)》，得會用統(tǒng)計學(xué)的知識進行實證分析，統(tǒng)計軟件如SPSS做模型分析，并對結(jié)果進行經(jīng)濟解釋，進而來撰寫相關(guān)的學(xué)術(shù)論文。因此，針對經(jīng)管類學(xué)生的特殊性，教師應(yīng)該在實際操作上下一番功夫。

三、概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學(xué)的改進措施

針對概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程一些教學(xué)的問題，提出一些改進措施。

1、重視概念的解釋。教師在主觀意識上應(yīng)該認(rèn)識到解釋概念的重要性。受到應(yīng)試教育的影響，教師在教學(xué)上輕概念重解題的思維一直沒有改變，認(rèn)為數(shù)學(xué)就是能夠讓學(xué)生解出題目來就是好效果，殊不知，這樣的教學(xué)只能培養(yǎng)一批會機械計算的學(xué)生工人，根本無法培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)。況且，解釋概念比解題重要的多，概念解釋清楚了，學(xué)生就容易理解做題的含義，反而能促進解題的進展，磨刀不誤砍柴工。學(xué)生應(yīng)該注意甄別新舊知識的區(qū)別，建構(gòu)主義認(rèn)為，前面的知識學(xué)習(xí)會對后面知識的學(xué)習(xí)帶來影響。很多學(xué)生在大學(xué)前已經(jīng)習(xí)慣了數(shù)學(xué)當(dāng)中的數(shù)字計算，數(shù)字變量的概念，對概率論當(dāng)中的隨機變量以及分布函數(shù)還是以原有思維進行思考，這樣，就很難走出誤區(qū)。教師即時在課堂上反復(fù)強調(diào)數(shù)字變量以及隨機變量的不同，但如果學(xué)生的主觀沒有意識到，就很難達到效果。所以，對于新舊概念的區(qū)別，教師要詳細(xì)解釋，學(xué)生也應(yīng)該主動認(rèn)識。

2、加強微積分的練習(xí)。如果不會微積分，那么概率論與數(shù)理統(tǒng)計的學(xué)習(xí)也就無從談起。微積分的學(xué)習(xí)是在高等數(shù)學(xué)中很重要的一個知識點，那么師生就應(yīng)該在高等數(shù)學(xué)中把這個知識學(xué)好。如果還是未能學(xué)好，就應(yīng)該采取開設(shè)選修課的方式，給予微積分基礎(chǔ)不好的學(xué)生來補習(xí)，當(dāng)然這個在實際操作當(dāng)中有一定的難度，選修課是學(xué)生自愿選擇的，那些微積分本來就不好的就不會去選修該課程，教師可以規(guī)定高等數(shù)學(xué)不及格的學(xué)生必須強制的選修微積分，至于會不會引起學(xué)生的反感而導(dǎo)致學(xué)生的逆反厭學(xué)情緒，這個得需要做一定的調(diào)查才行；此外可行的就是成立學(xué)習(xí)小組，讓那些成績優(yōu)秀的學(xué)生來幫助后進學(xué)生，采取幫扶的方式來提高微積分的成績。還有就是教師可以建立qq群、微信群等網(wǎng)絡(luò)平臺，通過網(wǎng)絡(luò)答疑解惑的方式來解決對數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)有難度的學(xué)生。

3、注重統(tǒng)計軟件操作。數(shù)理統(tǒng)計方面的知識在后續(xù)課程如《統(tǒng)計學(xué)》、《計量經(jīng)濟學(xué)》用的很多，這些課程的目的是培養(yǎng)學(xué)生掌握基本統(tǒng)計軟件的用法。因此，在講解數(shù)理統(tǒng)計的時候，教師就可以穿插一些基本軟件方面的知識，把理論用到實際操作上，就能讓學(xué)生更加明白理論的含義，當(dāng)然，這里要注意的是，由于課時不夠，正式課堂上可能無法講解太多。教師應(yīng)該采取課后作業(yè)的形式進行，布置一些跟盡管專業(yè)有關(guān)的習(xí)題，如分析教育水平對收入的影響這類簡單可行的統(tǒng)計練習(xí)，并把做題的批改當(dāng)成平時成績的一部分，以監(jiān)督學(xué)生完成課后習(xí)題。

四、結(jié)束語

經(jīng)管專業(yè)的特殊性，使得概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學(xué)習(xí)顯得較為重要，對后續(xù)課程有很大的影響，教師與學(xué)生應(yīng)該充分意識到概率論當(dāng)中一些概念的重要性，加強微積分的練習(xí)，在統(tǒng)計方面盡可能的講解軟件使用的知識，來提高概率論與數(shù)理統(tǒng)計的教學(xué)效果。

參考文獻：

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篇(5)

[關(guān)鍵詞]零售企業(yè) 跨國營銷 風(fēng)險管理 理論綜述

一、引言

對今天的零售企業(yè)來說，國際化是一個重要趨勢（Simpson,Thorpe，1995）[1]。上世紀(jì)90年代以來，零售企業(yè)特別是大型零售企業(yè)也和其它行業(yè)一樣，正在大力向國外發(fā)展，零售企業(yè)的跨國營銷已成為當(dāng)今世界的一大潮流。然而，服務(wù)型企業(yè)在國際擴張中面臨的風(fēng)險遠遠大于制造業(yè)面臨的風(fēng)險（Carman & Langeard，1998）[2]。著名的日本零售企業(yè)八佰伴正是因為沒有正視風(fēng)險管理，盲目投資，最終在亞洲金融風(fēng)暴的沖擊下徹底崩潰，黯然淡出其輝煌了30余年的商業(yè)舞臺[3]。顯然，零售企業(yè)在國際化進程中由于其跨國經(jīng)營的性質(zhì)，其營銷活動面臨著比國內(nèi)企業(yè)更多、更復(fù)雜、破壞力也更強的國際風(fēng)險，零售企業(yè)跨國營銷風(fēng)險管理理論研究逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。

二、風(fēng)險與風(fēng)險管理的定義

（一）風(fēng)險的定義

風(fēng)險的基本含義是損失的不確定性。經(jīng)濟,企業(yè)觀察 經(jīng)濟學(xué)家把風(fēng)險定義為損失機會，這表明風(fēng)險是一種面臨損失的可能性狀況，也表明風(fēng)險是在一定狀況下的概率度；統(tǒng)計學(xué)家把風(fēng)險定義為實際結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的離差度，使用統(tǒng)計學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量風(fēng)險；保險學(xué)者把風(fēng)險定義為一個事件的實際結(jié)果偏離預(yù)期結(jié)果的客觀概率。

本研究采用決策理論家的定義，他們把風(fēng)險定義為損失的不確定性，這種不確定性又可分為客觀的不確定性和主觀的不確定性?？陀^的不確定性是實際結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的離差，它可以使用統(tǒng)計學(xué)工具加以度量；主觀的不確定性是個人對客觀風(fēng)險的評估，它同人的知識、經(jīng)驗、精神和心理狀態(tài)有關(guān)。

（二）風(fēng)險管理的定義

美國學(xué)者Christin（1997）認(rèn)為風(fēng)險管理是企業(yè)或組織為控制偶然損失的風(fēng)險，，以保全所得能力和資產(chǎn)所做的一切努力；另外兩位美國學(xué)者Willins,Lichard.Hans（1996）認(rèn)為，風(fēng)險管理是通過對風(fēng)險的鑒定、衡量和控制，以最低的成本使風(fēng)險所造成的損失控制在最低限度的管理方法。我國的陳佳貫(2000)認(rèn)為，風(fēng)險管理是企業(yè)通過對潛在意外或損失的識別、衡量和分析，并在此基礎(chǔ)上進行有效的控制，用最為經(jīng)濟合理的方法處理風(fēng)險，以實現(xiàn)最大安全保障的科學(xué)管理方法。可見，風(fēng)險管理是一個系統(tǒng)過程，包括風(fēng)險的識別、衡量和控制等環(huán)節(jié)；風(fēng)險管理的目標(biāo)在于控制和減少損失，提高有關(guān)單位或個人的經(jīng)濟利益或社會效果；風(fēng)險管理是一種管理方法。

三、跨國營銷風(fēng)險管理的理論研究

隨著跨國企業(yè)不斷向全球化拓展以及國際競爭的不斷加劇，跨國企業(yè)將面臨更復(fù)雜的國際風(fēng)險。Gloshal(1987)就曾論述到，對于跨國企業(yè)的管理者而言，風(fēng)險控制是三個戰(zhàn)略目標(biāo)之一[4]。

1987年，Beamish和Banks提出存在兩種類型的東道國風(fēng)險：情境風(fēng)險和交易風(fēng)險。1991年，W.Chan Kim和Peter Hwang提出影響國際市場進入模式選擇的兩個變量是環(huán)境變量和交易變量。

1992年，Miller提出了一個由三部分變量構(gòu)成的、完整的國際風(fēng)險模式。這三部分是：一般環(huán)境的不確定性；行業(yè)的不確定性；特定企業(yè)的不確定性[5]。Miller的這篇文章在學(xué)術(shù)界引起了極大的反響，他第一次對公司進入國際市場面臨的不確定性進行了系統(tǒng)而全面的分類，并提出一體化框架，為后來的研究提供了很好的指引，讓更多學(xué)者投入到國際風(fēng)險的研究之中。

1995年，荷蘭學(xué)者Kelth D.Brouthers從實證的角度對Miller提出的一體化框架進行了檢驗，并在此基礎(chǔ)上對一體化模型進行了補充。Bruthers將戰(zhàn)略風(fēng)險劃分為兩大類，即管理控制風(fēng)險和市場復(fù)雜性風(fēng)險：管理控制風(fēng)險，由管理經(jīng)驗、文化差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個變量構(gòu)成；市場復(fù)雜性風(fēng)險，包括影響企業(yè)進入市場的能力、分銷產(chǎn)品/服務(wù)的能力和企業(yè)的獲利能力[6]。在我國，許暉等學(xué)者又對此模型加以擴展,借鑒Root（1994）對國際市場進入模式?jīng)Q策影響因素的研究[7]，構(gòu)建一體化國際風(fēng)險感知模型。許暉等人認(rèn)為國際風(fēng)險的感知主要由三部分構(gòu)成,其中控制風(fēng)險變量與以下三點相關(guān):管理層對風(fēng)險控制的意愿；管理層對目標(biāo)市場的認(rèn)知程度；替代的控制機制的可獲取性[8]。

四、零售企業(yè)跨國營銷風(fēng)險管理的理論研究

商業(yè)（包括零售）領(lǐng)域內(nèi)稍具規(guī)模的對外直接投資開始于20世紀(jì)70年代，到20世紀(jì)90年代以后，以零售企業(yè)為主的跨國營銷活動進入，國際化戰(zhàn)略成為零售商的一個重大公司戰(zhàn)略(Steve Burt, John Dawson , Leigh Sparks,2004)[9]，在大多數(shù)零售商中應(yīng)用。綜觀國內(nèi)外理論研究，學(xué)者們主要從以下三方面對零售企業(yè)跨國營銷風(fēng)險管理進行研究。

（一）零售企業(yè)海外市場選擇中的風(fēng)險評估

篇(6)

【關(guān)鍵詞】  證候研究；變量聚類

近年來,有不少學(xué)者利用系統(tǒng)變量聚類方法對西醫(yī)病種中中醫(yī)癥狀的分布情況進行研究。例如,麻氏等[1]通過對739例膽病病案進行分析,得到9個類,并把它們分別詮釋為肝膽濕熱證、肝膽郁熱證、肝膽蘊熱證、肝膽氣郁證、血瘀證、脾失健運證、陽虛寒濕證、陰虛內(nèi)熱證和熱毒亡陽證。筆者剖析系統(tǒng)變量聚類結(jié)果的統(tǒng)計學(xué)含義,并基于此討論把它們詮釋為證候的合理性。 我們的結(jié)論是,變量聚類的結(jié)果不能詮釋為證候。

1  變量聚類結(jié)果的統(tǒng)計學(xué)含義

   

在麻氏等[2]分析的膽病數(shù)據(jù)中,癥狀變量全部是二值的。分析所得的變量類之一如下。

   

類1：發(fā)熱寒戰(zhàn)、右上腹壓痛拒按、黃疸、惡心嘔吐、右上腹疼痛、大便秘結(jié)、小便色黃、苔黃、苔膩、脈滑、脈弦、口苦。

   

本節(jié)以這個類為例,剖析系統(tǒng)變量聚類結(jié)果的含義。要準(zhǔn)確把握這個類的含義,需要考慮3個因素,即“變量”與“事件”這兩個概念的區(qū)別、變量間相似系數(shù)的定義以及變量類間相似系數(shù)的定義。下面逐一討論這3個因素。

1.1  變量與事件

   

變量是刻畫事物某方面特征的指標(biāo),它的每一個取值對應(yīng)一個事件。先拿概率論中常用的拋擲硬幣試驗為例來解釋這兩概念。拋擲硬幣試驗可以從多個方面來看：使用的硬幣是否質(zhì)地均勻、拋擲方式如何、拋擲結(jié)果是什么等等?！皰仈S結(jié)果”這個指標(biāo)刻畫試驗一個方面的特征,因此它是一個變量。這個變量有兩個可能的取值,即“正面朝上”和“反面朝上”。于是有兩個事件,即“拋擲結(jié)果正面朝上”和“拋擲結(jié)果反面朝上”。

   

接下來看一個中醫(yī)的例子?！坝袩o口苦”是反映患者身體一個方面特征的指標(biāo),因此它是一個變量,稱為癥狀變量。它有兩個可能的取值,即“有”和“無”。于是有兩個癥狀事件, 即 “(患者)有口苦”和“(患者)無口苦”。如果要考慮不同輕重程度,相應(yīng)的變量是“口苦程度”。 一般情況下,程度變量有4個可能的取值,即“無”、“輕”、“中”和“重”。于是有4個癥狀事件,即“無口苦”、“有輕度口苦”、“有中度口苦”和“有重度口苦”。為了統(tǒng)一二值和多值情況下癥狀變量的稱謂,可以用“口苦情況” 來替代“有無口苦”和“口苦程度”。

   

“有口苦”這個詞通常被簡化為“口苦”。同時,“口苦情況”也被簡化為“口苦”。這樣,“口苦”時而指“口苦情況”這個變量,時而又指“有口苦”這個事件。在下一節(jié)讀者將會看到,這種歧義性造成了對變量聚類結(jié)果之含義的誤解。

   

顧名思義,變量聚類的對象是變量而不是事件,其結(jié)果是變量的類而不是事件的類。所以,類1的成員是“口苦情況”等癥狀變量,而不是“有口苦”等癥狀事件。為了避免誤解,我們把類1的定義改寫如下。

   

類1：發(fā)熱寒戰(zhàn)情況、右上腹壓痛拒按情況、黃疸情況、右上腹疼痛情況、惡心嘔吐情況、大便秘結(jié)情況、小便色黃情況、苔黃情況、苔膩情況、脈滑情況、脈弦情況、口苦情況。

1.2  變量類相似系數(shù)

   

“口苦情況”等12個癥狀變量為什么會被聚成一類呢？它們被聚成一類這件事的含義是什么？一個粗略的回答是,這意味著“口苦情況”等12個癥狀變量之間的相似度高。如果要準(zhǔn)確回答這個問題,則需要考慮如何基于變量之間的相似系數(shù)定義類之間的相似系數(shù)。

   

常用的方法有最大相似系數(shù)法、最小相似系數(shù)法和平均相似系數(shù)法。在計算兩個類a和b間的相似系數(shù)時,考慮a中變量與b中變量間的相似系數(shù)。最大相似系數(shù)法取其最大者,最小相似系數(shù)法取其最小者,而平均相似系數(shù)法取平均數(shù)[2]。

   

如果類1是用最大相似系數(shù)法獲得的,那么對類中任意一個變量v,類中有另外一個變量u使得v和u間的相似系數(shù)不低于某個閾值。如果類1是用最小相似系數(shù)法獲得的,那么類中任意兩個變量間的相似系數(shù)不低于某個閾值。如果類1是用平均相似系數(shù)法獲得的,那么類中變量間的相似系數(shù)的平均值不低于某個閾值[2]。

   

上面提到閾值是怎樣決定的呢？在獲得類1的過程中,需要合并多對變量類,而每對類之間都有一個相似系數(shù)。這些相似系數(shù)的最小者就是上面說的閾值。一般說,最大相似系數(shù)法的閾值最大,平均相似系數(shù)法的閾值次之,最小相似系數(shù)法的閾值最小。

1.3 變量相似系數(shù)

   

變量間相似系數(shù)的高低的直觀含義是什么？這個問題的答案依賴所選用的相似系數(shù)是什么。相似系數(shù)有各種各樣的類型[2]。作為例子,這里只討論jaccard相似度和相關(guān)系數(shù)。

   

jaccard相似度只適用于二值變量。下面用一個例子來說明它的定義和直觀含義。用d記脈弦和口苦同時出現(xiàn)的樣本數(shù),b記脈弦出現(xiàn)而口苦不出現(xiàn)的樣本數(shù),c記脈弦不出現(xiàn)而口苦出現(xiàn)的樣本數(shù)。“脈弦情況”和“口苦情況”這兩個變量的jaccard相似度定義為d/(b+c+d)。jaccard相似度的取值在0～1之間,可以視為是癥狀出現(xiàn)的“同步率”。它的值越高,脈弦和口苦出現(xiàn)時的“同步率”就越高,即脈弦和口苦的出現(xiàn)更接近如下情況：要么兩者都不出現(xiàn),要么兩者都出現(xiàn)。

   

相關(guān)系數(shù)是統(tǒng)計學(xué)中用來度量數(shù)字變量間關(guān)聯(lián)程度的一個指標(biāo)。如果把癥狀的出現(xiàn)表示為1,不出現(xiàn)表示為0,那么就可以定義“脈弦情況”和“口苦情況”間的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)的取值在0～1之間。當(dāng)兩個變量的可能取值相同時,它們之間的相關(guān)系數(shù)也可視為是一種“同步率”。“脈弦情況”和“口苦情況”間的相關(guān)系數(shù)越高,脈弦和口苦同時出現(xiàn)或同時不出現(xiàn)的次數(shù)也就越多,反之亦然。

1.4  類1的含義

在分析數(shù)據(jù)時,麻氏等[1]用的是sas軟件。由于他們未提及軟件設(shè)置,所使用的變量相似系數(shù)應(yīng)該是sas默認(rèn)的jaccard相似度,而所使用的變量類相似系數(shù)應(yīng)該是sas默認(rèn)的平均相似系數(shù)。所以,類1是一個由口苦情況等12個癥狀變量組成的集合,其含義是這12變量兩兩之間的jaccard相似度平均不低于某個閾值,即口苦等12個癥狀兩兩同步出現(xiàn)的頻率平均不低于某個閾值。

2  證候的含義

   

證候是一個具爭議性的概念。但是,在詮釋變量聚類結(jié)果時人們所使用的證候其意義基本是統(tǒng)一的、清楚的。例如,在把類1詮釋為肝膽濕熱證時,“肝膽濕熱證”對應(yīng)由口苦等12個癥狀(事件)組成的癥狀群,其意義如下：①如果這些癥狀全部(或其大多數(shù))在某患者身上同時出現(xiàn),那么該患者有肝膽濕熱證；②如果這些癥狀中許多不在一患者身上出現(xiàn),那么該患者無肝膽濕熱證。

3  變量聚類結(jié)果的詮釋

   

現(xiàn)在我們以類1為例來討論變量聚類的詮釋問題。在文獻[1]中,類1被詮釋為肝膽濕熱證。這是由于類1被認(rèn)為是由“有口苦”等12個癥狀事件組成的集合,進而其意義被理解為口苦等12個癥狀同時出現(xiàn)。在把類1詮釋為肝膽濕熱之后,進一步得出結(jié)論：肝膽濕熱證是肝膽病中的中醫(yī)證候之一。這就是說,肝膽濕熱證存在于研究涉及的739個樣本中,即有一部分樣本同時包含口苦等12個癥狀或其大多數(shù)。為方便討論,我們將這一段文字涉及的幾件事按邏輯順序整理如下：①把類1認(rèn)為是由“有口苦”等12個癥狀事件組成的集合；②把類1的意義理解為口苦等12個癥狀同時出現(xiàn),從而把它詮釋為肝膽濕熱證。③在②的基礎(chǔ)上,得出肝膽病中有肝膽濕熱證的結(jié)論,即有一部分樣本同時包含“口苦”等12個癥狀或其大多數(shù)。

   

根據(jù)第2節(jié)的結(jié)論,類1是癥狀變量的集合而不是癥狀事件的集合。所以,上述第1步是不正確的。再根據(jù)第2節(jié)的結(jié)論,類1的意義不是口苦等12個癥狀同時出現(xiàn)。實際上,句子“口苦等12個癥狀同時出現(xiàn)”本身是一個病句。顯然,口苦等12癥狀不可能在每一個樣本中都同時出現(xiàn)。那么它們究竟在哪些樣本中出現(xiàn)呢？句子沒有指明,因此意義不清。所以,第2步也是錯誤的。最后,第3步從“口苦等12個癥狀同時出現(xiàn)”這個含義不清的命題推出“有一部分樣本同時包含口苦等12個癥狀或其大多數(shù)”。這是不合邏輯的。

   

上述三步都有問題。那么有沒有可能不通過它們,而直接從類1的含義出發(fā)得出“有一部分樣本同時包含口苦等12個癥狀或其大多數(shù)”這個結(jié)論呢？回答是否定。類1的含義只是說口苦等12個癥狀兩兩以一定頻率在樣本中同時出現(xiàn)。這并不意味12個癥狀同時出現(xiàn)在某些樣本中。在邏輯上,從兩兩雙邊關(guān)系是無法推出多邊關(guān)系的。打一個比方：青年a與一對好朋友b和c談三角戀愛,a和b常常一起出現(xiàn),a和c常常一起出現(xiàn),b和c常常一起出現(xiàn),但這些并不意味著他們?nèi)藭瑫r出現(xiàn)。

    上面的討論以文獻[1]為例。但是,所指出的問題是其它用變量聚類研究證候分布工作共有的。問題的根源在于研究目的與研究方法不匹配。這些工作是要通過分析一組關(guān)于西醫(yī)某病種的樣本,揭示該病種中中醫(yī)證候的分布規(guī)律,這其實是揭示該組樣本中中醫(yī)證候的分布情況。簡而言之,這就是要揭示樣本某方面的特征和性質(zhì)。變量聚類方法只考慮變量間的關(guān)系,完全不分析樣本的特征和性質(zhì)。既然如此,它又怎么能揭示樣本中中醫(yī)證候的分布規(guī)律呢？

4  結(jié)束語

   

變量聚類所得到的不是癥狀事件的類,而是癥狀變量的類,其含義不是一些癥狀同時出現(xiàn)于一些患者,從而不能詮釋為證候。變量聚類不分析樣本的特征和性質(zhì),從而不可能揭示證候在樣本中的分布規(guī)律。

【參考文獻】

 

篇(7)

關(guān)鍵詞 國有石油企業(yè) 員工敬業(yè)度 人口統(tǒng)計學(xué)變量 差異分析

一、員工敬業(yè)度的概念

目前對敬業(yè)度（Engagement）的概念都沒有一個統(tǒng)計的界定，主要有兩個領(lǐng)域?qū)ζ溥M行研究：管理公司和學(xué)術(shù)界。管理公司主要以實際出發(fā)對其進行實證研究，學(xué)術(shù)界則是從學(xué)術(shù)角度提出相關(guān)的理論。

第一，在管理公司領(lǐng)域，蓋洛普公司的蓋洛普博士將敬業(yè)度定義為：企業(yè)首先要為員工創(chuàng)造良好的環(huán)境使其優(yōu)勢能得到有效發(fā)揮，在此基礎(chǔ)上，企業(yè)還應(yīng)讓員工在組織中有一種歸屬感，讓其感受到自己就是組織的一員，具有主人翁的責(zé)任感。蓋洛普公司將員工主要分為敬業(yè)、守業(yè)和怠工員工三類，這主要是根據(jù)員工在情感上認(rèn)同工作和組織的程度，以及由此而帶來的員工對工作和組織的投入度；翰威特公司認(rèn)為敬業(yè)度是用來衡量員工期望留在公司的程度，以及對工作盡心的程度，據(jù)此翰威特公司提出了積極評價、渴望留任和竭盡所能三維度的敬業(yè)度。韜睿公司將敬業(yè)度定義為員工意愿和努力幫助組織取得成功的程度，據(jù)此公司將員工敬業(yè)度分為理性敬業(yè)度和感性敬業(yè)度兩個維度，即建立在工作給自己帶來利益前提下的敬業(yè)行為和建立在對工作認(rèn)同和情感歸屬上的敬業(yè)行為。

第二，在學(xué)術(shù)研究中，國內(nèi)外學(xué)者中， Kahn將敬業(yè)度定義為：企業(yè)員工自發(fā)地控制自己，以將自己與工作角色結(jié)合在一起，也就是將自己置于一種“角色內(nèi)狀態(tài)”，并且他還將敬業(yè)度分為三個維度：行為敬業(yè)度、認(rèn)知敬業(yè)度和情感敬業(yè)度；Maslach等學(xué)者則從工作倦怠的對立角度出發(fā)將敬業(yè)度定義為對工作積極的一面，他認(rèn)為敬業(yè)度和工作倦怠分別為一個三維連續(xù)體的兩極，敬業(yè)度的精力、投入和職業(yè)效能感三個維度分別對應(yīng)著工作倦怠的情緒枯竭、犬儒主義和效能感低落三個維度。相對于工作倦怠程度高的員工所具有的無能感和耗竭感，敬業(yè)度高的員工通常精力充沛，不同于在工作和組織中處于疏離狀態(tài)的員工，他們在工作中具有較高的自我效能感，能在組織中建立良好的人際關(guān)系，并能有效進入工作狀態(tài)； Schaufeli等人與Maslach有相同的觀點，認(rèn)為敬業(yè)度是工作倦怠的對立面，而他們認(rèn)為敬業(yè)度包含活力敬業(yè)度、奉獻敬業(yè)度和投入敬業(yè)度三個維度。

綜上，本文所使用的敬業(yè)度概念為：企業(yè)中員工在工作角色中自我表達和自我投入的程度，以及員工在行為、認(rèn)知和情感三個維度上對工作、組織的認(rèn)同程度。

二、國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度在人口統(tǒng)計學(xué)變量上的差異分析

（一）不同性別的國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

對不同性別的國有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度和組織敬業(yè)度兩個維度以及整體員工敬業(yè)度的得分平均數(shù)進行F檢驗和t檢驗，所得結(jié)果如表1所示。

（二）不同婚姻狀況的國有石油企業(yè)員工敬I度的差異分析

對不同婚姻狀況的國有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度和組織敬業(yè)度兩個維度以及整體員工敬業(yè)度的得分平均數(shù)進行F檢驗和t檢驗，所得結(jié)果如表2所示。

（三）不同年齡的國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

本文將國有石油企業(yè)的員工劃分為四個年齡段，采用單因素方差分析方法分析不同年齡段的國有石油企業(yè)員工在敬業(yè)度各子緯度上的得分。如表3所示。

（四）不同學(xué)歷的國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

采用單因素方差分析方法分析不同年齡段的國有石油企業(yè)員工在敬業(yè)度各子緯度上的得分，如表4所示。

（五）不同工齡的國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析

不同工齡的國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度的差異分析（如表5）。

三、國有石油企業(yè)員工敬業(yè)度在人口統(tǒng)計學(xué)變量上的差異

在以上人口統(tǒng)計學(xué)變量中，只有員工婚姻狀況對國有石油企業(yè)員工的敬業(yè)度有較大影響，而石油企業(yè)員工敬業(yè)度在不同性別、不同年齡段、不同學(xué)歷、不同工齡上均無顯著差異。這與已有的研究結(jié)論有相同之處，但并不完全一致，其原因是受研究對象，國有石油企業(yè)這個群體的特殊性的影響。

不同婚姻狀況的國有石油企業(yè)員工的工作敬業(yè)度無明顯差異，但在組織敬業(yè)度這一維度上以及整體員工敬業(yè)度上的差異卻很顯著；石油企業(yè)的已婚員工不論是工作敬業(yè)度、組織敬業(yè)度還是整體敬業(yè)度都高于未婚員工，究其原因，已婚員工其家庭生活相對穩(wěn)定，親戚朋友等人際圈子范圍也相對固定，對家庭承擔(dān)責(zé)任也更大，他們對于工作穩(wěn)定性的要求更高，同時已婚員工較未婚員工年齡大，各方面相對成熟，更有自己明確的目標(biāo)和認(rèn)識，工作積累和經(jīng)驗都相對較好，對企業(yè)更有歸屬和認(rèn)同感。

（李季單位為蘭州工業(yè)學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院；高海燕單位為中石油西北化工銷售公司）

[作者簡介：李季（1983―），男，遼寧開原人，博士，工程師，研究方向：企業(yè)管理及人力資源管理。]

參考文獻

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